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  • 安装及配置相机INDEMIND相机SDK 编译ROS样例 ORBSLAM2ROS读取相机内容 启动相机和ORBSLAM2_ROS 启动相机 启动ORBSLAM2_ROS 三个节点的用法 运行结果 配置ROS ROS环境准备(以16.04 ROS Kinetic为例) sudo sh -c '...

    配置ROS

    ROS环境准备(以16.04 ROS Kinetic为例)

    sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /
    , → etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'
    sudo apt-key adv --keyserver 'hkp://keyserver.ubuntu.com:80' --recv-key␣
    , → C1CF6E31E6BADE8868B172B4F42ED6FBAB17C654
    sudo apt-get update
    sudo apt-get install ros-kinetic-desktop-full
    sudo rosdep init
    rosdep update
    echo "source /opt/ros/kinetic/setup.bash" >> ~/.bashrc
    source ~/.bashrc
    

    创建自己的工作空间:

    mkdir -p ~/catkin_ws/src  //创建文件夹
    cd ~/catkin_ws/src        //定位到src
    catkin_init_workspace     //对工作空间进行初始化
    

    配置ORBSLAM

    可以直接git,网速不好的可以直接去下压缩包:
    下载地址:https://webdiis.unizar.es/~raulmur/orbslam/:.

    编译ORBSLAM2 ROS

    按照github上步骤准备好依赖库之后,执行:

    cd catkin_ws/src
    git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git ORB_SLAM2
    cd ORB_SLAM2
    chmod +x build.sh
    ./build.sh
    #我们要用到他们ros库,所以执行
    chmod +x build_ros.sh
    ./build_ros.sh
    

    如果执行顺利,我们可以在Examples的ROS/ORBSLAM2下看到生成好的Mono,MonoAR,RGBD,Stereo文件.

    常见错误及解决

    运行build-ros.sh时出现问题一:

    [rosbuild] rospack found package "ORB_SLAM2" at "", but the current   directory is "/home/angelo/ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2".  You should   double-check your ROS_PACKAGE_PATH to ensure that packages are found in the   correct precedence order.
    

    解决方案:

     sudo ln -s ~/ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2 /opt/ros/<ros版本名>/share/ORB_SLAM2
    

    运行build-ros.sh时出现问题二:这个问题的核心在与链接boost库出了问题:

    /usr/bin/ld: CMakeFiles/RGBD.dir/src/ros_rgbd.cc.o: undefined reference to symbol '_ZN5boost6system15system_categoryEv'
    /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libboost_system.so: error adding symbols: DSO missing from command line
    collect2: error: ld returned 1 exit status
    CMakeFiles/RGBD.dir/build.make:217: recipe for target '../RGBD' failed
    make[2]: *** [../RGBD] Error 1
    CMakeFiles/Makefile2:67: recipe for target 'CMakeFiles/RGBD.dir/all' failed
    make[1]: *** [CMakeFiles/RGBD.dir/all] Error 2
    make[1]: *** Waiting for unfinished jobs....
    /usr/bin/ld: CMakeFiles/Stereo.dir/src/ros_stereo.cc.o: undefined reference to symbol '_ZN5boost6system15system_categoryEv'
    /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libboost_system.so: error adding symbols: DSO missing from command line
    collect2: error: ld returned 1 exit status
    CMakeFiles/Stereo.dir/build.make:217: recipe for target '../Stereo' failed
    make[2]: *** [../Stereo] Error 1
    CMakeFiles/Makefile2:104: recipe for target 'CMakeFiles/Stereo.dir/all' failed
    make[1]: *** [CMakeFiles/Stereo.dir/all] Error 2
    

    解决方案:打开Examples/ROS/ORB_SLAM2的Cmakelists,在

    set(LIBS 
    ${OpenCV_LIBS} 
    ${EIGEN3_LIBS}
    ${Pangolin_LIBRARIES}
    ${PROJECT_SOURCE_DIR}/../../../Thirdparty/DBoW2/lib/libDBoW2.so
    ${PROJECT_SOURCE_DIR}/../../../Thirdparty/g2o/lib/libg2o.so
    ${PROJECT_SOURCE_DIR}/../../../lib/libORB_SLAM2.so
    #增加本行,有很多解决办法,这样最为简便
    -lboost_system 
    )
    

    安装及配置相机INDEMIND相机SDK

    Github地址: https://github.com/INDEMIND/IMSEE-SDK.
    支持平台
    SDK基于cmake构建,跨Ubuntu、Win10平台。其中支持x64/tx2/firefly rk系列等不同架构下Ubuntu的支持。目前已完全测试通过的平台有:

    Ubuntu 16.04 on x64
    Ubuntu 16.04 on TX2
    Ubuntu 16.04 on RK3328

    编译ROS样例

    已经写好了makefile文件,所以非常简单

    cd <sdk>
    make ros
    

    运行

    cd <sdk>
    sudo su # 进入权限模式
    source ros/devel/setup.bash
    roslaunch imsee_ros_wrapper start.launch # 如果您想预览rviz,则运行roslaunch imsee_ros_wrapper display.launch
    

    查看发布节点

    rostopic list
    

    我们需要的Topic名称如下:

    /imsee/camera_info#相机信息
    /imsee/depth#深度图
    /imsee/image/left#左相机图像
    /imsee/image/right#右相机图像
    /imsee/imu#imu信息
    

    这样我们就可以直接改变ORBSLAM2ROS的话题来读取相机内容

    ORBSLAM2ROS读取相机内容

    cd ~/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2/src
    
     ros_mono.cc #单目ros源文件
     ros_rgbd.cc #深度相机ros源文件
     ros_stereo.cc #双目ros源文件
    

    以双目相机为例,找到ros订阅话题的部分,将其中的内容改为如下所示:

    ros::NodeHandle nh;
    //其中话题的部分改为IdemindSDK话题订阅的话题名称.此处位左目相机和右目相机
    message_filters::Subscriber<sensor_msgs::Image> left_sub(nh, "/imsee/image/left", 1);
    message_filters::Subscriber<sensor_msgs::Image> right_sub(nh, "/imsee/image/right", 1);
    typedef message_filters::sync_policies::ApproximateTime<sensor_msgs::Image, sensor_msgs::Image> sync_pol;
    message_filters::Synchronizer<sync_pol> sync(sync_pol(10), left_sub,right_sub);
    sync.registerCallback(boost::bind(&ImageGrabber::GrabStereo,&igb,_1,_2));
    
    ros::spin();
    

    启动相机和ORBSLAM2_ROS

    启动相机

    cd <sdk>
    sudo su # 进入权限模式
    source ros/devel/setup.bash
    roslaunch imsee_ros_wrapper start.launch # 如果您想预览rviz,则运行roslaunch imsee_ros_wrapper display.launch
    

    启动ORBSLAM2_ROS

    cd ~/catkin_ws/src/ORB_SLAM2/Examples/ROS/ORB_SLAM2
    #ORBvoc.txt为词典内容,示例自带的Asus.yaml为相机的内参格式,可以按照自己的标定结果更改,false为是否矫正标志位
    rosrun ORB_SLAM2 Stereo  ../../../Vocabulary/ORBvoc.txt Asus.yaml false
    

    如果报这个错误,就重新打开一个终端,开roscore:

    [ERROR] [1591685038.629400679]: [registerPublisher] Failed to contact master at [localhost:11311].  Retrying...
    #重新打开一个终端,输入:
    roscore
    

    三个节点的用法

    其中注意Stereo节点最后一个参数意为是否矫正,一般设为false就可以了,更深入的细节可以按需查看文档:

    #单目
    Usage: rosrun ORB_SLAM2 Mono path_to_vocabulary path_to_settings
    #深度相机
    Usage: rosrun ORB_SLAM2 RGBD path_to_vocabulary path_to_settings
    #双目相机
    Usage: rosrun ORB_SLAM2 Stereo path_to_vocabulary path_to_settings do_rectify
    

    运行结果

    至此,成功运行啦:
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 本文对比了目前小觅生产的深度版(120°)相机Realsense D435以及 Realsense ZR300,说明了这三款相机的特点以及相关参数,并附上了三者对比的性能参数图,方便读者进行对比选型 目录 1.小觅深度版(120°) 2....

    本文为CSDN原创文章,转载请注明出处
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    本文对比了目前小觅生产的深度版(120°)相机、Realsense D435以及 Realsense ZR300,说明了这三款相机的特点以及相关参数,并附上了三者对比的性能参数图,方便读者进行对比选型

    目录

    1.小觅深度版(120°)
    2.Realsense D435
    3.Realsense ZR300
    4.性能参数对比图
    **

    1. 小觅深度版(120°)

    **
    在这里插入图片描述
    特点:
    1.采用“双目+IMU”的核心硬件方案组合:内置六轴IMU传感器,利用双目和IMU数据的互补性,能为视觉以及空间移动算法的研发提供数据校正,IMU与图像的同步精度高达0.05ms。
    2.内置芯片:小觅双目摄像头深度版内置芯片,可以在设备端完成双目深度计算,无需依赖终端的GPU/CPU,本身便可直接输出双目深度图像。
    3.IR主动光:内置两颗红外(IR)探测器,针对室内场景优化,可以有效增加白墙和无纹理物体的识别精度,同时可在黑暗环境中使用,为室内环境的识别和视觉SLAM算法的研究提供更精准的图像源
    4.全局快门:实现两颗摄像头的所有像元同时曝光,在高速移动的拍摄场景中能有效降低图像畸变,提供更精准的图像源。
    5.双目帧同步:采用的高精度芯片可以保证两颗协同运行的摄像头所拍摄的图像帧同步,从而为双目深度计算领域的算法研发提供精准的图像源

    目前的双目方案
    在这里插入图片描述

    小觅深度版是基于双目+惯导+结构光的方案

    视觉双目为主,融合结构光和惯导等方案,是最佳的低成本定位导航解决方案,也是双目相机的未来趋势

    2.Realsense D435

    在这里插入图片描述
    特点
    1.RealSense D435提供全局快门感应器和更大的镜头,获得更好的低光照性能。具有更强大的RealSense模块D430,是“机器人导航和物体识别等应用的首选解决方案”。捕捉最远距离可以达到10米,在户外阳光下也可以使用,支持输出1280x720分辨率的深度画面,更普通的视频传输方面可以达到90fps。
    2.RealSense D435无imu
    3.工作原理:通过红外点阵投射器透射光斑,在低纹理的环境中提供红外图案以提高双目匹配的精度。通过左右红外相机接收得到的红外图像,再用双目测距原理测距。进行匹配计算深度图视差图等数据。RGB相机获得彩色图像

    3.Realsense ZR300

    在这里插入图片描述
    特点:
    1.Realsense ZR300有IMU
    2.依赖2个红外线摄像头捕捉的数据构建三维图像,RGB摄像头为辅助摄像头;主动红外线发射器受功率限制照射距离小于5米;RealSense模组可以应用于任何无人机,包括封闭和开放的飞控系统
    3.工作原理:通过红外点阵投射器透射光斑,在低纹理的环境中提供红外图案以提高双目匹配的精度。通过左右红外相机接收得到的红外图像,再用双目测距原理测距。进行匹配计算深度图视差图等数据。RGB相机获得彩色图像。


    4.性能参数对比图


    在这里插入图片描述

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  • 双目小觅相机-S,在ROS上跑通ORB-SLAM2

    千次阅读 2019-10-14 08:27:15
    在没有动手操作小觅相机之前,看教程觉得很简单,但是实际操作相机时,发现出现各种错误,真是让人难受,好不容易调通了,记录一下整个过程。 安装小觅相机的SDK-S SDK的下载地址:MYNT-EYE-S-SDK,要注意自己的...

            在没有动手操作小觅相机之前,看教程觉得很简单,但是实际操作相机时,发现出现各种错误,真是让人难受,好不容易调通了,记录一下整个过程。

    1.  安装小觅相机的SDK-S

           SDK的下载地址:MYNT-EYE-S-SDK,要注意自己的相机是S还是D的,我的是S的。

           接着是创建ROS的工作空间,我创建的空间思路是让所有的ROS工程都在一个ROS_WORKSPACE下,然后再在这个目录下进行不同ROS工程的创建,比如这次中有两个ROS工程,一个是ORB-SLAM2、一个是MYNT-EYE-S-SDK,目录树如下:

     

    mynt_eye_sdk工作空间的创建及SDK的安装:

    mkdir -p ~/ROS_WORKSPACE/mynt_eye_sdk/src
    cd ROS_WORKSPACE/mynt_eye_sdk/src
    #我的git clone很慢,也可以直接在网站下压缩包
    git clone https://github.com/slightech/MYNT-EYE-S-SDK.git 
    cd MYNT-EYE-S-SDK
    make ros

    我在make ros这一步出现了问题,问题报错如下:

    CMake Warning at /opt/ros/melodic/share/catkin/cmake/catkinConfig.cmake:33 (find_package):
      Could not find a package configuration file provided by
      "image_transport" with any of the following names:
     
        image_transportConfig.cmake
        image_transport-config.cmake
     
    

    意思是缺少那个image_transport这个包,安装即可:

    sudo apt install ros-melodic-image-transport

    接着提示缺少了nodelet、tf、rviz这几个包,也是类似的安装即可。于是make ros编译通过了。

    然后使用catkin_make编译工程:

    cd ../../  #回到~/ROS_WORKSPACE/mynt_eye_sdk下
    catkin_make #一定要在工程mynt_eye_sdk这个工程目录下与src同一级处进行编译,不然报错
    

    接着是回到MYNT-EYE-S-SDK目录下对SDK进行初始化和sample的编译

    cd src/MYNT-EYE-S-SDK/
    make init
    make install
    make sample

    最终添加环境变量:

    vim ~/.bashrc
    #在最后一行添加如下信息
    source /home/john/ROS_WORKSPACE/mynt_eye_sdk/devel/setup.bash 
    source ~/.bashrc #让其生效
    

    查看相机的参数./samples/_output/bin/get_img_params:

    I/get_img_params.cc:44 Intrinsics left: {equidistant, width: 752, height: 480, k2: -0.03343625026121679, k3: 0.03328763961737054, k4: -0.04048481801793070, k5: 0.01375595617338635, mu: 368.00109936663506005, mv: 368.14125585024601151, u0: 382.46605022163305421, v0: 232.38885544094148372}
    I/get_img_params.cc:45 Intrinsics right: {equidistant, width: 752, height: 480, k2: -0.03027553142278981, k3: 0.02497931491439021, k4: -0.03194112777437654, k5: 0.01197489501731172, mu: 368.18639597962368271, mv: 368.27519893909658322, u0: 375.06808327853707397, v0: 242.96186355063645124}
    I/get_img_params.cc:46 Extrinsics right to left: {rotation: [0.99998231287269768, -0.00135018727967198, -0.00579231698717417, 0.00132975946115195, 0.99999288852827484, -0.00352911216211198, 0.00579704075762551, 0.00352134735394022, 0.99997699695106357], translation: [-120.35795667555478872, -0.01660120727134306, -0.93897253440181172]}
    I/get_img_params.cc:52 ROSMsgInfoPair:
    I/get_img_params.cc:53 left:
    width: 752, height: 480
    distortion_model: KANNALA_BRANDT
    D: -0.03343625026121679,0.03328763961737054,-0.04048481801793070,0.01375595617338635,0.00000000000000000,
    K: 368.00109936663506005,0.00000000000000000,382.46605022163305421,0.00000000000000000,368.14125585024601151,232.38885544094148372,0.00000000000000000,0.00000000000000000,1.00000000000000000,
    R: 0.99999728123590015,-0.00118474845969421,0.00200845510164209,0.00118829414163281,0.99999773617885857,-0.00176510458352707,-0.00200635934992244,0.00176748642005512,0.99999642525056764,
    P: 368.20822739467132578,0.00000000000000000,388.46754455566406250,0.00000000000000000,0.00000000000000000,368.20822739467132578,226.83135223388671875,0.00000000000000000,0.00000000000000000,0.00000000000000000,1.00000000000000000,0.00000000000000000,
    
    right:
    width: 752, height: 480
    distortion_model: KANNALA_BRANDT
    D: -0.03027553142278981,0.02497931491439021,-0.03194112777437654,0.01197489501731172,0.00000000000000000,
    K: 368.18639597962368271,0.00000000000000000,375.06808327853707397,0.00000000000000000,368.27519893909658322,242.96186355063645124,0.00000000000000000,0.00000000000000000,1.00000000000000000,
    R: 0.99996956018038186,0.00013792774812838,0.00780126198701029,-0.00015168705369697,0.99999843412066314,0.00176316399105472,-0.00780100658193649,-0.00176429367110679,0.99996801527056400,
    P: 368.20822739467132578,0.00000000000000000,388.46754455566406250,-44318.13891650510777254,0.00000000000000000,368.20822739467132578,226.83135223388671875,0.00000000000000000,0.00000000000000000,0.00000000000000000,1.00000000000000000,0.00000000000000000,
    

    于是SDK的ROS工程也建立了,SDK工具也安装了。

          2. 安装ORB-SLAM2

            ORB-SLAM2的地址为:小觅提供的下载 ,最好用这个,因为官方的存在usleep(300)这行报错,需要自己手动添加unitsd.h这个头文件。当然能到跑ORB-SLAM2的demo这一步了,肯定要有的依赖都安装了,若是没有,则在编译的时候根据提示来进行安装依赖。

    mkdir -p MYNT-ORB2/src/ #创建ORB-SLAM的工作空间
    cd MYNT-ORB2/src/ #当前路径为:/home/john/ROS_WORKSPACE/MYNT-ORB2/src
    #git clone 也比较慢,也是下载的压缩包,然后放到了这个位置上了
    git clone https://github.com/slightech/MYNT-EYE-ORB-SLAM2-Sample.git
    

    因为ORB-SLAM2中自身存在ROS的工程,所以不需要ros make,只需要catkin_make即可:

    cd ..   #回到上一级与src同级目录,路径为/home/john/ROS_WORKSPACE/MYNT-ORB2
    catkin_make

    接着就是添加环境变量,有ROS的包路径和ORB-SLAM这个工程下的环境:

    vim ~/.bashrc
    #在末尾添加这两行,第一行的路径为git clone ORB-SLAM2下来的路径
    export ROS_PACKAGE_PATH=${ROS_PACKAGE_PATH}:/home/john/ROS_WORKSPACE/MYNT-ORB2/src/MYNT-EYE-ORB-SLAM2-Sample
    source /home/john/ROS_WORKSPACE/MYNT-ORB2/devel/setup.bash
    source ~/.bashrc

    最后就是对ORB-SLAM2进行安装:

    cd src/MYNT-EYE-ORB-SLAM2-Sample/ #调到ORB-SLAM2的目录下
    chmod +x build.sh
    ./build.sh
    chmod +x build_ros.sh
    ./build_ros.sh

    ./build.sh过程没有报错;而./build_ros.sh过程出现了一些错误,缺少依赖包,安装即可。于是完成ORB-SLAM2的ROS编译。

    看一下工程目录树,当前路径为/home/john/ROS_WORKSPACE/MYNT-ORB2下的目录树:

    我们上面所说的与src同级目录,是这个目录树下的src,这也是一个catkin的工作空间。

    接着在src目录下添加你所需要的工程,如添加了MYNT-EYE-ORB-SLAM2-Sample,在src路径下的目录树:

    可以看出MYNT-EYE-ORB-SLAM2-Sample这个工程的结构,当然里面也有一个src,不过这个src是MYNT-EYE-ORB-SLAM2-Sample的;而之前说的src是/home/john/ROS_WORKSPACE/MYNT-ORB2工作空间下的src。

    3.运行小觅和ORB-SLAM2

    在两者都安装和配置完事之后,就可以开始测试了。只是进行简答的测试,就不进行标定了,直接用小觅例子里面标定好的数据,如果标定了相机的话,内外参数放置到:~/ROS_WORKSPACE/MYNT-ORB2/src/MYNT-EYE-ORB-SLAM2-Sample/config的mynteye_s_stereo.yaml中即可。

    首先进入到小觅的SDK工程下:

    cd ~/ROS_WORKSPACE/mynt_eye_sdk/src/MYNT-EYE-S-SDK
    source ./wrappers/ros/devel/setup.bash #在当前的bash中添加环境变量
    roslaunch mynt_eye_ros_wrapper mynteye.launch #运行camera的mynt_eye_ros_wrapper

    打开另外一个终端来运行ORB-SLAM2:

    cd ROS_WORKSPACE/MYNT-ORB2/src/MYNT-EYE-ORB-SLAM2-Sample/
    rosrun ORB_SLAM2 mynteye_s_stereo ./Vocabulary/ORBvoc.txt ./config/mynteye_s_stereo.yaml false /mynteye/left_rect/image_rect /mynteye/right_rect/image_rect

     

        4.总结

        之前一直不想仔细的看报错的内容,所以花了很多时间搜答案,但是答案很多都是对自己的错误没有作用,所有呀,还是要好好的仔细的研究一下报错的内容,对症下药。

        接下来就是看如何标定相机,使用一个更好的模型来标定相机的投影模型;以及结合IMU的使用了。

     

     

     

     

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    D435i运行VINS

    https://blog.csdn.net/weixin_41969600/article/details/96898034

    如何用Realsense D435i运行VINS-Mono等VIO算法 获取IMU同步数据

    https://blog.csdn.net/qq_41839222/article/details/86552367

    萌新学VINS-Fusion(一)------特征跟踪

    https://blog.csdn.net/weixin_41843971/article/details/86537228

    VINS技术路线与代码详解

    https://blog.csdn.net/wangshuailpp/article/details/78461171 说的很详尽

     

    问题记录与解决:

    按照官方的顺序跑数据集,没有报错但是没有显示轨迹,解决办法是重新安装ceres

    【VINS-Fusion入门之一】让系统跑起来

    http://www.pianshen.com/article/8487180553/

    小觅相机运行VINS-Fusion(二)——Camera-IMU参数标定

    https://blog.csdn.net/CSDN_XCS/article/details/93524356

    小觅相机运行VINS-Fusion(一)

    https://blog.csdn.net/CSDN_XCS/article/details/91039481

    https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion

     

    D435i运行VINS

    https://blog.csdn.net/weixin_41969600/article/details/96898034

     

    sudo cp ~/.99-realsense-libusb.rules /etc/udev/rules.d/99-realsense-libusb.rules && sudo udevadm control --reload-rules && udevadm trigger

    Timestamp: 1572073114626.054199

    Severity: Warn

    Description: Multiple realsense udev-rules were found! :

    1:/etc/udev/rules.d/99-realsense-libusb.rules

    2: /lib/udev/rules.d/60-librealsense2-udev-rules.rules

    Make sure to remove redundancies!

     

     

     

    展开全文
  • 基于视觉的 SLAM 方案目前主要有两种实现路径,一种是基于 RGBD 的深度摄像机,比如英特尔的Realsense和小觅深度相机系列产品;还有一种就是基于单目、双目或者鱼眼摄像头的。 基于深度相机的 SLAM ,跟激光 SLAM ...
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  • VINS-FUSION代码阅读VIO1

    2020-06-12 18:21:11
    使用自己的INDEMIND相机来运行ORBSLAM2单目,双目深度模式(小觅相机和realsense通用) INDEMIND 双目相机使用教程 INDEMIND官网SDK VINS-FUSION 源码 双目 单线程 按执行顺序阅读 VINS-FUSION代码超详细注释(VIO...
  • VINS-FUSION代码阅读VIO2

    2020-07-01 14:52:23
    使用自己的INDEMIND相机来运行ORBSLAM2单目,双目深度模式(小觅相机和realsense通用) INDEMIND 双目相机使用教程 INDEMIND官网SDK VINS-FUSION 源码 双目 单线程 按执行顺序阅读 VINS-FUSION代码超详细注释(VIO...
  • SLAM之相机选型

    千次阅读 2019-04-14 18:34:15
    本文对ZED、觅、intel RealSense三种相机...一、小觅相机 觅标准版:999~1699元 支持操作系统:Windows、Linux、ROS、TX1/2、Mac 开源项目支持:ORB_SLAM2、OKVIS、VINS、VIORB S1030-IR-120/Mono: 1699元 S...

空空如也

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小觅相机和realsense